러시아와 전쟁 중인 우크라이나군이 한국 방산 스타트업이 개발한 인공지능(AI)을 실제 전장에서 시험하고 있다. 전방 관측병이 무전으로 전달하던 표적 정보를 AI가 자동으로 정리해 포병 지휘관의 사격 결심까지 걸리는 시간을 줄이는 기술이다. 11일(현지시간) 우크라이나 방산 전문 매체 ‘우크라이나스 암스 모니터’에 따르면 한국 방산 AI 스타트업 뉴타입인더스트리즈는 현재 우크라이나 군부대와 함께 AI 기반 포병 표적 처리 소프트웨어 ‘바바라’(Barbara)를 시험하고 있다. 뉴타입인더스트리즈는 육군 포병 장교 출신인 조성원 대표가 설립한 회사로, 서울에 본사를 두고 있다. 바바라는 포탄이나 자주포 같은 무기체계가 아니다. 포병이 표적을 발견한 뒤 실제 사격에 들어가기까지 거쳐야 하는 ‘킬체인’의 정보 처리 속도를 높이는 소프트웨어다. 특히 전방 관측병과 사격지휘관 사이의 통신 과정에서 발생하는 지연과 인적 오류를 줄이는 데 초점을 맞췄다. “말하면 AI가 정리”…좌표 이상하면 경고까지 전방 관측병이 스마트폰을 이용해 표적 위치와 상황을 음성으로 보고하면 바바라는 이를 AI로 분석해 정형화된 디지털 정보로 변환한다. 이후 사격지휘관이 곧바로 확인할 수 있도록 전달한다. 여러 표적도 자동으로 처리할 수 있으며 지휘관의 의도와 전술적 제약 조건도 반영한다. AI는 단순히 음성을 문자로 옮기는 데 그치지 않는다. 보고된 좌표가 잘못됐을 가능성이 있거나 표적이 민간 지역에 있는 것으로 판단되면 이를 사용자에게 경고한다. 다만 실제 포격 여부는 AI가 결정하지 않는다. 최종 타격 결정권은 인간 지휘관에게 남겨두는 ‘휴먼 인 더 루프’ 방식이다. 뉴타입인더스트리즈는 바바라가 기존 포병 사격 요청 과정의 병목을 줄일 것으로 기대한다. 회사 측은 현장에서 사용하는 스마트폰이나 태블릿에 프로그램을 적용할 수 있으며, 사격 요청 과정에서 이뤄지는 대화를 5분 안에 확인할 수 있도록 설계했다고 설명한다. 우크라이나에서 진행 중인 시험도 한 단계 진전된 것으로 전해졌다. 뉴타입인더스트리즈는 지금까지 우크라이나군 2개 부대와 접촉했으며 전투여단으로부터 초기 피드백을 받았다. 우크라이나군 관계자들은 바바라에 대해 자신들이 현재 운용하는 체계에는 없는 기능이라는 반응을 보였다고 조 대표는 전했다. 회사 홈페이지에는 협력 대상으로 우크라이나군 제92여단이 명시돼 있다. 이 부대는 과거 제92기계화여단으로 불렸으나 현재는 제92강습여단으로 개편됐다. 포병 넘어 공격드론까지…“하나의 화력체계로” 시험은 초기 검증 단계를 거쳐 보다 본격적인 전장 시험으로 넘어갔다. 다만 실제 전투가 계속되는 만큼 시험 일정은 전황에 따라 달라진다. 뉴타입인더스트리즈는 우크라이나군의 작전을 우선하면서 현장에서 받은 의견을 바바라에 단계적으로 반영하고 있으며 현재 시험을 올해 안에는 마무리할 수 있을 것으로 보고 있다. 회사는 바바라의 적용 범위도 넓히고 있다. 처음에는 포병 지휘통제 소프트웨어로 개발했지만 최근에는 기존 포병과 공격용 드론을 하나의 화력체계 안에서 연동하는 방향으로 확장하고 있다. 드론이 포병을 대체하는 것이 아니라 표적 탐지와 타격 능력을 보완하도록 만들겠다는 구상이다. 조 대표는 우크라이나 전쟁에서 포병의 중요성이 여전히 크다고 강조했다. 드론이 급속도로 확산했지만 결국 승패를 가르는 핵심 가운데 하나는 확보한 전장 정보를 얼마나 빠르고 정확하게 실제 타격으로 연결하느냐는 것이다. 바바라는 포탄을 더 빠르게 날리는 기술이 아니라, 포탄을 쏘기까지 사람이 거쳐야 하는 판단 과정을 AI로 단축하는 기술인 셈이다.

- Splunk와 AI Agent 결합… 장애 분석부터 대응까지 운영 자동화 구현- 금융권 데이터센터를 시작으로 스마트빌딩·AIoT 플랫폼 등 적용 범위 확대 HDC랩스(대표이사 이준형)가 국가 프로젝트로 진행 중인 독자 AI 파운데이션 모델 ‘모티프(Motif) 3(beta)’를 활용해 AI Agent 기반 ‘AI 운영 Copilot’ 개발에 본격 착수했다고 밝혔다. ‘AI 운영 코파일럿’은 서버 및 보안 시스템에서 발생하는 대규모 데이터를 AI가 실시간으로 분석해 이상 징후를 감지하고, 원인 파악 및 대응 가이드를 운영자에게 제시하는 솔루션이다. HDC랩스는 머신 데이터(비정형 데이터) 분석·시각화 플랫폼인 스플렁크(Splunk)와 AI 에이전트를 결합해 장애 탐지, 원인 분석, 대응 방안 제안은 물론 반복적인 운영 업무까지 자동화하는 차세대 AI Ops(AI Operations) 플랫폼을 구축할 계획이다. 개발에 앞서 HDC랩스는 AI 운영 코파일럿의 실제 환경 적용 가능성을 검증하기 위해 자체 성능 평가를 진행했다. 사용자가 일상적인 한국어로 입력한 질문을 스플렁크 전용 검색 명령어인 SPL(Search Processing Language)로 얼마나 정확하게 변환하는지 확인하는 방식이다. 동일한 한국어 질의 200문항을 대상으로 ▲문법 정확성 ▲실제 실행 가능 여부 ▲질문 의도와의 일치도 ▲보안 안전성 등 4개 항목을 평가한 결과, 단발 응답 기준 ChatGPT 기반 루나서비스와 딥시크 최신 모델은 각각 약 85점을 기록했다. 반면 모티프 3(beta)에 HDC랩스의 자체 최적화 기술을 적용한 모델은 87점을 기록한 것으로 나타났다. 이번 평가 항목은 2026년 8월 기준 HDC랩스 내부 기준에 따라 실제 스플렁크 환경에서 진행됐으며, 생성된 SPL이 오류 없이 실행되는지 여부를 중점 검증했다. AI 운영 Copilot은 기존 운영 방식과 달리 로그 데이터를 실시간 추적해 시스템 상태(CPU·메모리 이상, DDoS 공격 가능성 등)를 자연어로 안내하고 필요한 조치 방안을 제안한다. 향후에는 자연어 질의를 SPL로 변환하는 기능을 넘어 장애 원인 분석(Root Cause Analysis), 이상 징후 탐지, 보안 위협 예측, 운영 보고서 작성, ITSM 티켓 생성, 운영 절차(Runbook) 실행, 승인 기반 자동 조치 등 반복 업무를 단계적으로 자동화할 예정이다. 회사 측은 파트너사와 협력해 금융권 데이터센터 및 기업 전산센터를 시작으로 스마트빌딩, AIoT 플랫폼, AI CCTV 통합관제, 제조·산업 인프라 분야로 적용 범위를 단계적으로 확대해 나갈 계획이다.

호반그룹이 한국건설기술연구원, 서울경제진흥원, 창업진흥원과 공동 주최한 ‘2026 호반혁신기술공모전’에서 인공지능(AI) 기반 소프트웨어를 통해 설계 업무에서의 생산성을 높인 ‘투피트’가 대상을 받았다. 호반그룹은 5일 서울 강남구 코엑스에 마련된 ‘2026 호반 동반성장+건설특별관’에서 호반혁신기술공모전 최종 심사 발표와 시상식을 열고 대상, 최우수상 등 10개 기업을 시상했다. 대상을 받은 투피트는 수작업에 의존하던 복잡한 건축 설계와 도면 검토를 AI로 해결하는 AI 자동 최적 설계 소프트웨어 ‘옵티미’와 도면 분석 검토 솔루션 ‘레비’를 개발했다. 옵티미는 건축 법규와 현장 조건을 입력하면 AI가 가장 효율적인 설계안을 자동으로 그려낸다. 인간이 168시간 매달려야 했던 고난도 도면 작업을 평균 1.5시간 만에 끝내며 작업 시간을 99%나 줄였다. 자재를 덜 써서 원가를 절감하거나, 주차장 구획을 최대로 늘려 사업성을 높이는 등 맞춤형 설계도 가능하다. 레비는 인간이 놓치기 쉬운 설계도면과 각종 서류 간의 불일치를 AI가 찾아내 경고해 주고, 도면 오류로 인해 현장에서 흔히 발생하는 재시공이나 인허가 반려 사태를 사전에 차단해 비용 손실을 막아준다. 최우수상은 AI 기반 로봇 및 시설 통합 운영관리 시스템을 개발한 ‘엘케이로보틱스’가 수상했다. 엘케이로보틱스는 AI 자율주행 로봇과 통합관제 시스템을 기반으로 시설관리와 보안, 안전관리를 통합 지원하는 스마트 운영 플랫폼을 개발했다. 눈에 띄는 엘케이로보틱스의 장비는 실내외 비정형 환경 순찰로봇 ‘LKR-T1’이다. 2족 보행과 바퀴 주행을 결합해 계단, 단차, 비포장도로 등 험로를 자유롭게 이동한다. 야간 화재나 유해가스 누출, 침입자 등 이상 상황을 실시간으로 감지하고 영상 알림을 전송해 정유·화학 공장이나 대형 건설 현장의 안전 사각지대도 해소한다. 이 밖에 우수상은 ‘에바’(차세대 친환경 AI 전기차 충전 솔루션), ‘와트’(건물 내 짐 배송 로봇 서비스) 2개 업체에 돌아갔다. 챌린지상은 ‘플랜바이테크놀로지스’(AI 기반 공동주택 특화 제안 및 시안 제작 업무 자동화 플랫폼), ‘커넥틴’(스마트 건설 현장 운영 시스템), ‘토이코스’(검침 빅데이터 기반 옥내급수관 누수탐지 기술), ‘콕스웨이브’(실무자 중심 AI 에이전트 솔루션) 등 4개 업체가 받았다. 시너지상은 ‘라스트마일’(스마트폰 기반 AI 품질검측·실내 위치기록 통합 플랫폼), ‘에어링크’(인프라 시설 유지관리 플랫폼)가 각각 수상했다.

호반그룹이 한국건설기술연구원, 서울경제진흥원, 창업진흥원과 공동 주최한 ‘2026 호반혁신기술공모전’에서 인공지능(AI) 기반 소프트웨어를 통해 설계 업무에서의 생산성을 높인 ‘투피트’가 대상을 받았다. 호반그룹은 5일 서울 강남구 코엑스에 마련된 ‘2026 호반 동반성장+건설특별관’에서 호반혁신기술공모전 최종 심사 발표와 시상식을 열고 대상, 최우수상 등 10개 기업을 시상했다. 대상을 받은 투피트는 수작업에 의존하던 복잡한 건축 설계와 도면 검토를 AI로 해결하는 AI 자동 최적 설계 소프트웨어 ‘옵티미’와 도면 분석 검토 솔루션 ‘레비’를 개발했다. 옵티미는 건축 법규와 현장 조건을 입력하면 AI가 가장 효율적인 설계안을 자동으로 그려낸다. 인간이 168시간 매달려야 했던 고난도 도면 작업을 평균 1.5시간 만에 끝내며 작업 시간을 99%나 줄였다. 자재를 덜 써서 원가를 절감하거나, 주차장 구획을 최대로 늘려 사업성을 높이는 등 맞춤형 설계도 가능하다. 레비는 인간이 놓치기 쉬운 설계도면과 각종 서류 간의 불일치를 AI가 찾아내 경고해 주고, 도면 오류로 인해 현장에서 흔히 발생하는 재시공이나 인허가 반려 사태를 사전에 차단해 비용 손실을 막아준다. 최우수상은 AI 기반 로봇 및 시설 통합 운영관리 시스템을 개발한 ‘엘케이로보틱스’가 수상했다. 엘케이로보틱스는 AI 자율주행 로봇과 통합관제 시스템을 기반으로 시설관리와 보안, 안전관리를 통합 지원하는 스마트 운영 플랫폼을 개발했다. 눈에 띄는 엘케이로보틱스의 장비는 실내외 비정형 환경 순찰로봇 ‘LKR-T1’이다. 2족 보행과 바퀴 주행을 결합해 계단, 단차, 비포장도로 등 험로를 자유롭게 이동한다. 야간 화재나 유해가스 누출, 침입자 등 이상 상황을 실시간으로 감지하고 영상 알림을 전송해 정유·화학 공장이나 대형 건설 현장의 안전 사각지대도 해소한다. 이 밖에 우수상은 ‘에바’(차세대 친환경 AI 전기차 충전 솔루션), ‘와트’(건물 내 짐 배송 로봇 서비스) 2개 업체에 돌아갔다. 챌린지상은 ‘플랜바이테크놀로지스’(AI 기반 공동주택 특화 제안 및 시안 제작 업무 자동화 플랫폼), ‘커넥틴’(스마트 건설 현장 운영 시스템), ‘토이코스’(검침 빅데이터 기반 옥내급수관 누수탐지 기술), ‘콕스웨이브’(실무자 중심 AI 에이전트 솔루션) 등 4개 업체가 받았다. 시너지상은 ‘라스트마일’(스마트폰 기반 AI 품질검측·실내 위치기록 통합 플랫폼), ‘에어링크’(인프라 시설 유지관리 플랫폼)가 각각 수상했다.

LG CNS가 에이전틱 인공지능(AI)을 활용해 기업의 재무, 제조, 구매 등 핵심 업무를 통합 관리하는 전사적 자원관리 시스템(ERP)의 테스트를 자동화하고 오류 탐지 시간을 획기적으로 줄여주는 ‘퍼펙트윈 ERP 에디션’을 출시했다고 25일 밝혔다. 이 솔루션은 기업이 기존 ERP를 업그레이드하거나 신규 ERP를 도입하기 전 실제 업무 프로세스와 운영 데이터를 분석해 오류와 결함을 사전 점검한다. 또 테스트 과정에서 발견된 오류의 원인을 분석하고 해결 방안까지 에이전틱 AI가 먼저 제시해 테스트 결과 보고서 등 각종 서류 작성까지 자동화했다. 기존에는 재무부터 구매, 물류, 인사 등 기업의 핵심 업무를 통합 관리하는 ERP의 특성상 사전 검증해야 할 업무 범위가 방대했다. 이 때문에 각 업무 담당자들이 며칠에 걸쳐 수작업으로 테스트 항목과 시나리오를 설계해야 했다. 퍼펙트윈 ERP 에디션은 이 같은 테스트 시나리오 설계 작업을 몇 시간 수준으로 단축할 수 있다. 테스트를 수행하는 과정도 에이전틱 AI로 자동화했다. 테스트 중 이상 징후와 오류 원인을 AI가 자동으로 파악하고 후속 조치가 필요한 부분에 대해 선제적으로 해결 방안을 제시한다. LG CNS는 연내 여러 AI 에이전트가 협업하는 ‘에이전트 오케스트레이션’ 체계를 구축해 테스트 시나리오 생성부터 실행, 재검증까지 전 과정을 자율적으로 수행하도록 고도화할 예정이다. LG CNS는 최근 미국 플로리다주 올랜도에서 진행된 ‘SAP 사파이어 2026’에서도 퍼펙트윈 ERP 에디션을 선보이며 글로벌 시장 확대를 공략하고 있다. 내한신 LG CNS 엔터프라이즈솔루션사업부장은 “에이전틱 AI 기술을 접목한 퍼펙트윈 ERP 에디션을 기반으로 ERP 전환 수요에 적극 대응해 글로벌 사업을 강화할 계획”이라고 밝혔다.

앤트로픽이 전문가 수준의 보안 취약점 탐지 능력을 갖춘 인공지능(AI) 모델 ‘미토스’ 접속 국가와 권한을 대폭 확대했다. 이에 따라 AI가 사이버 보안의 새로운 방패 역할을 맡게 될지 주목된다. 앤트로픽은 미토스를 기반으로 한 사이버보안 협력 계획 ‘프로젝트 글라스윙’의 참여 대상을 15개국 약 150개 신규 기관으로 늘렸다고 2일(현지시간) 밝혔다. 앤트로픽은 새로 참여하는 기관은 초기 참여 대상들에 부족했던 전력·수도·의료·통신·하드웨어 등 새로운 산업 분야를 아우른다고 설명했다. 다만 이들 기관은 접속 권한을 부여받기 전에 보안 요건을 충족해야 한다. 앤트로픽은 새로 추가된 파트너 기관의 소속 국가는 15개국이지만 실제 이들 기관에 문제가 생기면 국경을 넘어 1억 명 이상이 영향을 받을 수도 있고 글로벌 안보와 국가 안보에도 파장이 있을 수 있다고 강조했다. 이번에 파트너사로 합류하는 기업 가운데는 최근 앤트로픽 투자사로 합류한 삼성전자와 SK하이닉스를 비롯한 국내 기업과 기관도 포함됐을 것으로 추정된다. 다만 앤트로픽은 구체적인 참여 기관 명단은 공개하지 않았다. 미토스는 쉽게 말해 ‘AI 보안 탐정’에 가깝다. 사람이 수개월 동안 살펴봐야 할 시스템과 소프트웨어를 단기간에 분석해 해커가 침입할 수 있는 취약점을 찾아낸다. 비밀번호 설정 오류나 프로그램 버그, 외부 침입 경로 등 숨어 있는 위험 요소를 미리 발견해 경고하는 역할이다. 또 프로젝트 글래스윙은 앤트로픽이 지난 4월 미토스 모델 개발 사실을 공개하며 만든 보안 협의체다. 실제 성능도 입증됐다는 평가다. 앤트로픽은 초기 파트너 약 50개 기관에서 미토스 모델을 활용해 보안 점검을 시행한 결과 불과 수 주 만에 심각도가 ‘높음’ 또는 ‘치명적’ 등급인 보안 결함 1만 건 이상을 발견했다고 전했다. 앤트로픽이 이번 확장을 서두르는 배경에는 예상보다 빠른 AI 모델 발전 속도가 있다. 이에 따라 앤트로픽은 미토스가 악의적 해커 등에 의해 오용될 것을 우려해 이를 대형 기술기업과 금융기관, 정부 등 검증된 기관에 선제공해 소프트웨어 취약점을 찾아 방어할 수 있도록 했다. 앤트로픽은 “6∼12개월 이내에 다른 여러 AI 기업도 미토스급 모델을 보유하게 될 것”이라며 “이들은 오용을 방지하는 안전장치 없이 해당 모델을 출시할 가능성이 있다”고 경고했다. 앤트로픽은 “이러한 환경에서는 훨씬 더 빈번하고 예측 불가능한 형태로 사이버 공격이 발생할 수 있다”며 “보안 담당자들은 이에 발맞춰 대응 방안을 마련해야 한다”고 지적했다.

‘알파고 쇼크’는 AI 진화 기폭제러·우크라전에서 타격 좌표 산출美·이란전 ‘클로드’ 사령관 참모 자폭 드론 ‘루카스’도 처음 투입AI, 군사작전 의사결정까지 관여국제사회 국방 AI 규범 마련 촉구“AI에 생사 직결된 결정권 안 돼” 2016년 3월 구글 딥마인드의 인공지능(AI) ‘알파고’가 이세돌 9단을 꺾었을 때 인류는 놀라움과 함께 두려움을 느꼈다. 그로부터 10년이 지난 지금 AI는 로봇 등 각종 기기와 결합하면서 인류가 개발한 가장 편리하고 유능한 도구가 됐지만 동시에 통제 불능에 대한 우려도 커졌다. 특히 이란 사태에서 AI 기반의 정보처리와 저가 무인체계의 결합은 게임체인저로 부상했고 산업·안보·일자리·국가 질서까지 AI가 정보 처리를 넘어 의사 결정마저 주도하는 것 아니냐는 두려움을 안겼다. 10년 전 알파고가 소위 ‘신의 한 수’로 이세돌 9단을 4대 1로 이긴 건 수많은 바둑 기보를 학습한 결과였다. 이후 생성형 AI의 등장으로 AI의 진화는 더욱 빨라졌고 이제는 군사 영역까지 침투했다. 특히 최근 미국과 이스라엘의 이란 공습은 챗GPT 등장 이후 급속도로 발전해 온 거대언어모델(LLM)이 전장의 ‘두뇌’ 역할로 활용된 첫 사례라는 점에서 전 세계의 이목을 집중시키고 있다. 5일 외신 등을 종합하면 2022년 발발한 러시아·우크라이나 전쟁에서도 AI는 위성 사진과 드론 영상, 폐쇄회로(CC)TV 등을 분석해 타격 좌표를 산출하고 지뢰를 탐지하는 데 활용됐다. 당시에는 미국 데이터 분석 기업 팔란티어의 분석 플랫폼이 중심 역할을 했다. 반면 최근 벌어진 이란 전쟁에서는 범용 AI 모델인 ‘클로드’가 전투 시뮬레이션을 수행하며 인간 사령관의 참모 역할을 맡았다는 평가가 나온다. 이와 함께 군은 이번 작전에 저가형 자폭 드론 ‘루카스’도 처음 투입했다. 해당 드론은 스타링크 등 위성 통신과 연동하고 상용 소프트웨어(SW)와 민간 개발 프로그램을 탑재할 수 있도록 설계된 것으로 알려졌다. AI 네트워크가 특정 행동이나 위치 패턴을 분석해 작전 지휘부에 전달하는 방식으로 전투에 기여했을 가능성도 제기된다. 이는 정보 분석에 머물던 AI가 곧 군사 작전의 의사결정 과정까지 관여할 수도 있다는 의미로 해석되면서 논란이 불거졌다. 통제가 이뤄지지 않을 경우 AI가 인명을 좌우하는 군사 작전에  활용될 수 있다는 우려도 커지고 있다. 과학기술정보통신부 산하 한국 인공지능안전연구소(AISI)가 발표한 영국 AISI의 ‘국제 AI 안전보고서’는 핵무기와 방사능 무기에 대해 “AI가 의사결정에 관여하게 될 경우 위험이 발생할 수 있다”며 “핵무기 발사 결정권을 AI에 위임할 경우 중대한 오류가 발생하거나 통제력을 상실할 가능성이 증가할 수 있다”고 우려했다. 국제사회에서는 국방 AI에 대한 윤리 규범과 가이드라인 마련을 서둘러야 한다는 목소리가 커지고 있다. 글로벌 기술 거버넌스의 흐름도 이를 뒷받침한다. 지난 3일(현지시간) 스페인 바르셀로나 MWC26에서 열린 ‘인공지능의 역기능 관리: 윤리, 안전 및 신뢰’ 플래그십 세션에서는 기술의 확산 속도가 안전장치를 앞지른 현 상황을 ‘신뢰의 위기’로 규정했다. 세션 연사로 참여한 제리 시한 경제협력개발기구(OECD) 과학기술혁신국장 등은 올해를 전 세계 30개 이상의 사법권이 AI 거버넌스 법안을 본격 가동하는 ‘분수령’으로 지목했다. 유럽연합(EU)의 AI법이 전면 시행 궤도에 오르고 주요국들이 법적 구속력을 갖춘 가이드라인을 완성하는 시점이 내년이기 때문이다. 업계에서는 이러한 규제 흐름이 국방 AI 분야로 확장될 경우 AI의 역할을 제한하는 원칙이 더욱 강화될 것으로 보고 있다. AI가 생사와 직결된 최종 의사결정의 주체가 되어서는 안 된다는 논리다. 최기일 상지대 군사학과 교수는 “국제적인 합의나 프로토콜(규율)이 마련돼 있지 않지만 군사 전문가들 사이에선 마지막 트리거는 기계가 아닌 인간의 판단 고유의 영역으로 남겨둬야 하는 것 아니냐는 공감대가 있다”고 강조했다. 공상과학 영화 속 내용처럼 AI가 인간을 지배한다는 건 과도한 우려라는 의견도 있다. 샘 올트먼 오픈AI CEO는 “AI는 다양한 방식으로 세상에 기여할 것이지만, 특히 과학 발전 속도를 높이고 생산성을 향상시켜 삶의 질을 크게 향상시킬 것이다. 미래는 현재보다 훨씬 더 나아질 수 있다”고 했다.

이란에 배치된 중국·러시아산 방공망이 제 기능을 다하지 못하면서 이란의 피해가 급증하고 있다는 분석이 나왔다. 미국 군사 전문 매체 디펜스 미러 등 외신은 이란이 중국의 4세대 이동형 레이더 시스템인 YLC-8B를 도입해 수도 테헤란 등지에 배치했으나 미국과 이스라엘의 공습을 전혀 감지하지 못했다고 전했다. YLC-8B는 중국이 독자 개발한 4세대 UHF 대역 3차원 감시 레이더로, 미군의 F-22나 F-35 같은 최첨단 스텔스 전투기를 200㎞ 이상 원거리에서 포착할 수 있다는 점을 내세워 해외에 수출하는 전략 자산이다. 이란은 지난해 6월 미국과 이스라엘의 핵시설 공습 이후 기존 러시아제와 자국산 방공망의 한계를 보완하기 위해 중국산 방공망인 YLC-8B를 도입, 주요 도시에 배치했다. 그러나 실전에서 기술적 한계가 드러나 ‘깡통 레이더’라는 오명을 쓰게 됐다. 실제로 지난달 28일 개전 이후 현재까지 이란 영공 내에서 미국·이스라엘 전투기가 요격된 사례는 보고되지 않고 있다. 이스라엘은 전투기 200여 대를 출격시키고 미국은 B2 스텔스 전략폭격기와 토마호크 순항미사일 등을 동원해 1000개 이상의 목표물을 타격하는 동안 이란의 방공망은 사실상 전혀 작동하지 않았다. 대만 FTV는 전문가를 인용해 “이란이 중국산 레이더 구매에 막대한 비용을 투자했지만 지난해 핵시설 공격과 올해 대규모 공습에서 무용지물임이 드러났다”고 지적했다. 이번 사태로 중국이 공들여온 ‘저가형 고성능’ 방산 수출 전략은 큰 타격을 입을 전망이다. 미국 외교 전문지 디플로맷은 “이번 미국과 이스라엘의 공습으로 이란 최고지도자가 사망하는 등 영공 방어에 실패하면서 잠재적 구매국들이 중국산 무기의 성능에 의문을 제기할 수밖에 없게 됐다”고 전했다. 미군, 이란서 러시아산 방공망도 파괴이란에서 ‘깡통 방공망’ 오명을 쓴 것은 중국산뿐만이 아니다. 우크라이나 매체 유나이티드24는 3일 “미국의 정밀 공습으로 이란이 운용하던 러시아제 방공시스템이 파괴됐다”며 미 중부사령부의 관련 영상을 공개했다. 영상에 등장하는 궤도형 레이더 장착 차량은 러시아가 개발한 단거리 지대공 미사일 방공 시스템인 ‘토르-M1’(Tor-M1, 나토 코드명 SA-15 건틀렛)으로 확인됐다. 토르-M1은 전투기, 헬리콥터, 순항미사일, 드론(UAV) 같은 공중 목표를 저고도 및 중고도에서 요격하기 위해 설계된 무기이며 러시아가 360도 레이더 감시, 동시에 2개 목표물 교전 가능 등을 내세워 수출해 왔다. 이란은 2005년 러시아로부터 자체 감시 및 추적 레이더를 사용하여 이동 중이거나 잠시 정지한 상태에서도 탐지, 추적 및 사격이 가능하다고 알려진 토르-M1 발사대 29대를 사들였고 2006~2007년 미사일 700발 이상과 함께 인도받았다. 해당 무기는 중국제 방공망과 마찬가지로 제 역할을 다하지 못한 결과 미군 공격에 파괴됐다. 미 중부사령부는 관련 영상을 공개하며 “이번 작전의 목표는 이란의 탄도 미사일 능력을 저해하고 미군과 동맹국을 보호하는 것”이라고 밝혔다. 다만 토르-M1 파괴에 사용된 항공기나 무기 등은 공개하지 않았다. 중국·러시아산 방공망, 맥없이 뚫린 이유전문가들은 미국과 이스라엘 공군이 레이더 재밍, 데이터 링크 교란 등 세계 최고 수준의 전자전 능력이 있어 구형 방공망을 쉽게 교란시킬 수 있다고 설명한다. 특히 이란에 배치된 러시아제 토르-M1, S-200, 중국제 HQ-2 등의 방공망은 1970년대~1990년대에 설계된 시스템이라 스텔스 전투기나 현대 드론 등에 대응하기 어렵다. 무엇보다 강력한 방공망은 통합 방공망 시스템(IADS, Integrated Air Defense System)이 필수적이다. 장거리 레이더와 다층 방공, 전투기, 지휘 통제 등이 네트워크로 원활하게 작동해야 요격률이 상승한다. 그러나 이란은 중국, 러시아, 자국산 방공망이 섞여 있어 호환율이 떨어지는 것으로 알려졌다. 갈수록 인기 없는 중국 방산, 왜?먹통이 된 중국산 방공망은 최근 방산업계에서 제기되는 중국산 무기의 실효성 논란을 가중시킬 것으로 보인다. 지난달 영국 국방 전문 매체인 캘리버 디펜스는 2일(현지시간) “중국의 방산 제품들의 지속적인 신뢰성 문제와 부실한 사후 지원이 글로벌 파트너십을 저해하고 있다”고 분석했다. 보도에 따르면 중국은 과거 여러 나라에 무기를 수출했으나, 이를 사들인 국가들은 중국 무기를 조기 퇴역하는 등 ‘최악의 후기’가 잇따랐다. 예컨대 1980년대 후반 태국은 미국산 전차를 자국산으로 전환하는 과정에서 중국의 장갑차 수백대와 69-II형 전차를 도입했다. 그러나 해당 전차는 장비 신뢰성이 떨어지고 부품 수급이 어려워지면서 2004년 모두 퇴역했다. 반면 구형 미국산 M48 전차는 꾸준히 운영됐다. 미얀마에서는 2022년 말 중국산 JF-17 전투기가 구조적 균열과 레이더 오작동을 일으켜 운항 중단됐다. 방글라데시는 2020년 중국과 파키스탄이 공동 개발한 K-8W 훈련기를 인도받은 후 무기 체계와 항공전자 장비 문제를 이유로 공식적인 항의를 제기하기도 했다. 중국산 드론도 긍정적인 후기를 얻지 못했다. 요르단의 경우 2016년 당시 ‘중국판 리퍼’로 불리는 CH-4B 레인보우 무인 항공기를 도입했지만 2018년에는 시스템에 대한 불만을 표명했고 2019년에는 전체 기종을 매각한다고 밝혔다. 이라크 역시 같은 기종의 무인 항공기를 도입했는데, 캘리버 디펜스에 따르면 20대 중 8대가 운용 초기 몇 년 만에 추락했고, 나머지는 예비 부품 부족으로 운항이 중단됐다. 캘리버 디펜스는 “일부 사고는 사용자의 오류나 유지보수 관행이라고 볼 수도 있지만, 여러 국가와 다양한 시스템의 유형에서 나타나는 이러한 패턴은 중국 방산의 더 광범위한 품질 관리 및 유지 보수 문제를 시사한다”면서 “이는 지속적인 물류 및 기술 지원 덕분에 납품 후 수십 년이 지나도 계속 작동하는 서구 방산 시스템과는 대조된다”고 지적했다. 이어 “신뢰성 문제와 제한적인 사후 지원의 결합은 훈련이 아닌 실전에서 (중국산 무기를 사들인) 국가의 전력을 약화할 수 있다”면서 “특히 불안정한 시기에 중국산 장비에 의존하는 국가들에 이러한 단점은 직접적이고 부정적인 작전 결과를 초래한다”고 덧붙였다. 비싸지만 최고의 성능을 자랑하는 미국, 가성비와 빠른 납기 및 높은 신뢰성을 자랑하는 한국 등 방산 업계 강자들 사이에서 중국 방산은 구매자들에게 불안감을 키운다는 인식을 피하기 어려운 상황이다.

SKT 뉴스룸 통해 참여 기업별 역할·강점 소개 정부 독자 AI 파운데이션 모델 사업 본격 평가 단계 내년 1월 15일 1차 평가서 5개 팀 중 4개 팀 선발 SK텔레콤이 참여 중인 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 정예팀의 구성과 역할을 공개했다. 정부가 추진 중인 ‘국가대표 AI’ 프로젝트는 내년 1월 15일 1차 평가를 앞두고 있으며, 이 평가를 거쳐 정예팀은 5곳에서 4곳으로 줄어들 예정이다. SK텔레콤은 14일 뉴스룸을 통해 독자 AI 파운데이션 모델 정예팀에 참여 중인 기업들의 역할과 기술적 강점을 소개했다. SK텔레콤 컨소시엄에는 라이너, 셀렉트스타, 크래프톤, 포티투닷, 리벨리온이 참여하고 있으며, SK텔레콤는 독자 모델의 경쟁력으로 정확성·신뢰성·확장성·범용성·효율성 등 다섯 가지를 제시했다. 정확성 고도화는 라이너가 담당한다. 라이너는 실제 서비스 환경에서 축적한 AI 운영 경험을 바탕으로, 모델 개발 과정의 핵심 단계를 내부 역량으로 빠르게 연결하는 구조를 강점으로 내세웠다. 셀렉트스타는 한국어 환경에 특화된 평가 체계를 기반으로 모델의 신뢰성과 안정성을 검증하는 역할을 맡는다. 실제 서비스 과정에서 발생할 수 있는 오류와 편향을 조기에 탐지·개선하는 데 초점을 둔다. 글로벌 확장성은 크래프톤이 담당한다. 전 세계 이용자를 대상으로 게임 서비스를 운영해온 경험과 멀티모달 AI 연구개발 역량, 축적된 사용자 행동 데이터를 바탕으로 독자 모델의 활용 범위를 넓히겠다는 구상이다. 포티투닷은 차량 환경에서의 온디바이스 AI 기술과 경량화 모델 최적화 역량을 통해, 낮은 지연 시간과 실시간 판단이 요구되는 환경에서도 활용 가능한 범용성을 확보하는 역할을 맡았다. 인프라 효율성은 국산 AI 반도체 기업인 리벨리온이 담당한다. 리벨리온은 국산 AI 모델과 국산 반도체를 함께 최적화하는 구조를 통해 실제 서비스 환경에서의 연산 효율과 비용 경쟁력을 높이겠다는 전략을 제시했다. 과학기술정보통신부는 지난 8월 4일 네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원 등 5개 컨소시엄을 독자 AI 파운데이션 모델 정예팀으로 선정했다. 해외 빅테크 의존도를 낮추고, 자국 내 인프라·데이터·모델·인재를 확보하는 이른바 ‘소버린 AI’ 역량 구축이 목표다. 정부는 단계별 평가를 통해 내년 1월 15일 1차 평가 이후 정예팀을 4곳으로 줄이고, 이후 추가 평가를 거쳐 2027년 최종 2개 팀만 남길 예정이다. GPU, 데이터, 인재 확보 지원 역시 평가 결과에 따라 차등 적용된다. 업계에서는 이번 1차 평가가 독자 AI 전략의 방향성을 가늠하는 첫 분기점이 될 것으로 보고 있다. 한 업계 관계자는 “지금까지는 각 컨소시엄이 기술 구상과 협업 구조를 설명하는 단계였다면, 이제부터는 실제 구현 가능성과 완성도가 본격적으로 비교될 것”이라며 “1차 평가 결과가 이후 정부 지원과 사업 전개의 중요한 기준이 될 수 있다”고 말했다.

경기도의회 교육행정위원회 김일중 의원(국민의힘, 이천1)은 18일 열린 감사관 대상 행정사무감사에서 최근 지속적으로 발생하고 있는 학교 예산 횡령 사건의 심각성을 제기하며, 경기도교육청의 회계 시스템 전반 개편과 재발 방지 대책 마련을 강력히 촉구했다. 김일중 의원은 최근 5년간 경기도 내 공립·사립학교에서 매년 2~5건의 횡령 사건이 발생하고 있으며, 2025년 6건, 2024년 3건, 2023년 2건, 2022년 3건이 보고된 자료를 제시하며 회계 사고가 반복되는 구조가 심각하다고 강조했다. 특히 최근 부원고등학교 사례는 담당자가 개인 계좌로 총 580건의 금액을 이체해 빼돌린 사건이라며 “교육환경 개선을 위해 사용돼야 할 예산이 개인 사익에 악용된 것”이라고 지적했다. 김 의원은 “학교 예산 집행은 학생들의 학습권과 교육환경 향상에 직접적으로 연결된다”며, “횡령이 발생한다는 것은 결국 그 피해가 학생에게 전가되는 것과 다르지 않다”고 강조했다. 이에 대해 감사관도 “학생 피해가 발생한다는 점에 동의한다”고 답변했다. 김일중 의원은 현재 학교회계가 K-에듀파인을 통한 지출품의–원인행위–지급결의–지급의 4단계 체계로 운영되고 있으며, 계좌 불일치 시 경고가 뜨는 클린재정 시스템도 활용하고 있음에도 불구하고 횡령 사건이 지속되는 배경을 지적했다. 이어 “일부 학교에서 인터넷뱅킹 등 시스템 외 경로를 통해 자금이 집행되고 있어 내부 통제 장치가 작동하지 못하고 있다”는 감사관의 답변을 인용하며, “시스템을 우회한 자금 흐름을 막을 실질적 장치가 없다”고 문제를 강력히 제기했다. 또한 최근 부원고등학교 사례와 관련하여 “회계 담당자의 무단 인출뿐 아니라 학교장 승인 과정, 계좌 확인 절차 등 기본적인 관리 체계가 정상적으로 작동하지 않았다”며, “통제의 부재가 조직적 무기력으로 이어지는 구조라면 반드시 개선이 필요하다”고 말했다. 김일중 의원은 반복된 횡령 사건의 구조적 원인으로 ▲회계 절차 미준수 및 관리 책임 부재 ▲대형 사업 단위 예산의 일괄 배정 및 반환 절차 부실 ▲회계 담당자의 무단 인출 방지 장치 미비 ▲투명한 학교회계에 대한 인식 부족 등을 제시했다. 특히 농협 계좌에만 연동된 클린재정 시스템의 한계를 언급하며, “학교 현장에서는 신한·우리은행 등 다양한 계좌를 활용하고 있는데, 이 계좌들은 시스템상의 오류 탐지가 불가능하다”며, “현행 시스템만으로는 회계 사고를 검증하는 데 분명한 한계가 있다”고 지적했다. 끝으로 김일중 의원은 “경기도교육청은 횡령을 ‘개별 사고’로 볼 것이 아니라, 제도적 보완이 시급한 구조적 문제로 인식해야 한다”고 강조하며 “회계 사고 방지를 위한 시스템 개선과 제도 마련이 추진될 경우, 그 과정과 결과를 해당 상임위원회에 투명하게 공유하고, 더 이상 학교 현장에서 유사한 사건이 반복되지 않도록 책임 있는 자세로 임해 달라”고 당부했다.

조직 개편·정책 방향 AI 중심 재편총괄 부총리·인공지능정부실 신설 복지부·노동부·국세청 등 적극 행보현장 실무 보는 공무원 반응은 싸늘“인프라 부족하고 아직 불확실성 커”“민간 자원 활용은 보안 문제 걸림돌” 첨단 산업계와 과학기술계, 주식시장에서 일렁이던 ‘인공지능(AI)의 파도’가 관가를 덮쳤다. 이재명 대통령이 AI를 ‘국가 성장 동력’으로 삼으면서 모든 부처가 앞다퉈 ‘AI 정책’을 들고나왔다. AI가 정책에 녹아들면 정책 수요자인 국민의 삶도 혁신적으로 바뀔 거란 전망에는 이견이 없다. 그러나 아직 AI가 ‘뜬구름’ 같다며 ‘AI 정책 거품론’을 제기하는 분위기도 감지된다. 6일 관가에 따르면 이재명 정부가 내놓은 ‘새정부 경제성장전략’, ‘2026년 예산안’, ‘123대 국정과제’의 주인공은 모두 ‘AI’였다. ‘AI 3대 강국’ 진입을 목표로 내년도 AI 예산을 올해보다 3배 이상 많은 10조 1000억원으로 편성했다. 아시아태평양경제협력체(APEC) 정상회의에서도 AI 모델 구현에 꼭 필요한 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 26만장을 확보하는 ‘쾌거’를 이뤘다. 정부가 AI에 ‘올인’(All In·다 걸기)했다는 말이 나올 정도다. 조직 개편과 정책 방향도 AI를 중심으로 재편되고 있다. 대통령실에 AI미래기획수석이 신설됐고, AI 정책을 총괄하는 과학기술정보통신부 장관은 ‘부총리’로 격상됐다. 행정안전부는 ‘AI 정부’ 구현을 목표로 부 내에 인공지능정부실을 신설한다. ‘AI 전도사’로 불리는 구윤철 부총리 겸 기획재정부 장관은 ‘AI 대전환’ 프로젝트의 밑그림을 그렸다. 기재부는 “AI 전사를 육성하겠다”며 한국과학기술원(KAIST) AI 대학원과 연계한 교육과정을 운영하고 있다. 보건복지부는 AI를 복지 서비스에 본격 도입하는 ‘AI 복지·돌봄’ 전략을 추진하며, 의료 데이터 기반 AI 플랫폼 구축도 논의 중이다. 고용노동부는 맞춤형 구인·구직 AI 서비스 도입을, 성평등가족부는 행안부가 개발한 AI 기반 딥페이크 성범죄물 탐지·추적 시스템을 활용해 아동·청소년 온라인 성 착취 대응에 나선다. 국가데이터처는 AI 통계 분석 모델 도입을, 국세청은 2027년까지 AI 세금 상담·탈세 적발 시스템 구축을 목표로 하고 있다. 하지만 정작 AI를 대하는 공무원의 반응은 다소 냉담한 편이다. 특히 정부조직 개편에서 사회부총리가 폐지되는 등 상대적으로 소외된 사회부처에서 불만이 쏟아진다. 한 과장급 공무원은 “AI를 대통령 의중에 맞춰 ‘깔때기처럼’ 모든 정책에 억지로 끼워 넣는 것 같아 우려가 크다”면서 “일자리를 잠식하는 AI로 일자리를 늘리겠다는 건 모순”이라고 지적했다. 다른 과장은 “공공분야 AI 대전환을 이루려면 인프라가 먼저 갖춰져야 하는데, 민간 자원을 쓰지 않고 정부 단독으로 추진하는 건 한계가 있다”고 말했다. 공무원들의 AI 활용은 여전히 ‘주먹구구식’이다. ‘AI의 성찬’이 펼쳐지고 있지만 현주소는 ‘외화내빈’(外華內貧)이라는 지적이 나온다. 챗GPT·제미나이·퍼플렉시티 등 생성형 AI는 보안 문제로 공무에 적극 활용되지 못하고 있다. 현재로서는 보도자료 제목 찾기, 문서 정리, 영어 보고서 번역 등에 참고용으로만 사용되는 수준이다. 한 경제부처 공무원은 “공무원은 논문이 아니라 정책을 만든다. 작은 오류도 치명적일 수 있다”며 “공공용 AI가 구축되기 전에는 민간 AI를 활용하는 데 불확실성이 크다”고 말했다.

미국에서 인공지능(AI) 탐지기가 과자 봉지를 총으로 오인해 경찰이 10대에게 수갑을 채우는 사건이 벌어졌다. 지난 25일(현지시간) BBC, CNN 등 외신에 따르면 미국 메릴랜드주 볼티모어에 사는 고등학생 타키 앨런(16)은 지난 20일 저녁 학교에서 축구 연습 후 과자 한 봉지를 다 먹고 빈 봉지를 주머니에 넣은 채 친구들과 대화하고 있었다. 그로부터 약 20분 뒤 앨런은 총을 든 경찰을 마주했다. 당시 학교에 설치된 AI 기반 총기 감지 시스템이 앨런이 손에 쥐고 있던 과자 ‘도리토스’ 봉지를 총기로 판단하고 경보를 보낸 것이다. 학교 안전팀이 즉시 경찰에 신고하면서 무장 경찰이 출동했다. 앨런은 지역 매체에 “경찰차가 8대나 왔다. 경찰들이 총을 겨누고 내게 다가오면서 바닥에 엎드리라고 했다”며 “무릎을 꿇게 하고 수갑을 채우더니 몸을 수색했다”고 했다. 볼티모어 카운티 경찰은 “경찰관들은 당시 전달받은 정보를 바탕으로 적절하게 대응했다”며 “위협이 없다는 사실을 확인한 뒤 사건은 안전하게 종료됐다”고 밝혔다. 해당 AI 총기 감지 시스템 업체 옴닐러트는 “이런 사건이 발생하게 되어 유감스럽게 생각하며 이번에 발생한 사건으로 피해를 본 학생과 지역 사회에 우려를 전한다”고 밝혔다. 그러면서 “나중에 해당 물체가 총기가 아닌 것으로 밝혀졌지만 시스템은 의도한 대로 작동했다”고 강조했다. 이 사건으로 인해 학교에서 이러한 AI 감지 시스템을 사용하는 것에 대한 비판이 제기됐다. 볼티모어 카운티 의원 이지 파토카는 페이스북을 통해 “도리토스 한 봉지를 먹었다는 이유로 경찰의 추궁을 받는 학생이 있어서는 안 된다”며 “AI 기반 무기 탐지 시스템 관련 절차를 재검토할 것을 촉구한다”고 밝혔다. 볼티모어 카운티 의원 줄리언 존스도 AI 시스템 사용에 대한 검토를 촉구하며 “이런 종류의 오류가 다시 발생하지 않도록 안전장치가 마련되어 있는지 확인해야 한다”고 했다.

한국인공지능협회·전남대 공과대 ‘AISP-CAIO’양자 중첩·관측 붕괴로 여는‘퀀텀 시대’의 서막통신·센싱·컴퓨팅혁명으로 기술주권 확보 시급20세기 초, 세상을 지배하던 고전 물리학은 “모든 현상은 예측 가능하다”는 확신 위에 서 있었다. 뉴턴의 운동 법칙과 맥스웰의 전자기학은 완벽한 결정론의 체계였다. 그러나 인간이 원자의 세계로 들어서자 이 질서가 균열을 일으켰다. 미시세계에서는 기존 법칙이 통하지 않았다. 확률과 불확실성이 세상을 지배하기 시작했다. 이 새로운 세계의 문을 연 것이 바로 ‘양자역학(Quantum Mechanics)’이다. 22일 전남대학교 공과대학과 (사)한국인공지능협회가 공동 주최한 ‘AISPCAIO 초청 특강’에서 KAIST 김갑진 물리학과 교수가 ‘퀀텀의 시대, 양자기술 이해하기’를 주제로 펼치며, 고전 물리가 구축한 결정론적 벽을 허문 양자 과학의 본질을 풀어냈다. ▒ 입자이자 파동인 세계…“1과 2 사이가 사라진다”김 교수는 “양자역학의 핵심은 모든 물질이 입자이면서 동시에 파동이라는 이중성에 있다”며 “고전 물리의 연속적 세계관이 해체되고, ‘1 다음은 2이며 그 사이엔 아무것도 없다’는 불연속적 세계가 열린다”고 설명했다. 양자 세계에서 말하는 ‘파동’은 바람이나 물결 같은 물리적 파동이 아니다. 그것은 입자가 존재할 확률의 파동이다. 이 확률파가 겹쳐지는 현상이 ‘중첩(Superposition)’이며, 이를 구현하는 정보 단위가 큐비트(Quantum bit)다. 큐비트는 0과 1을 동시에 가질 수 있어, 기존 이진 논리를 초월한다. 그러나 이 중첩 상태는 관측하는 순간 무너진다. 김 교수는 “양자역학의 가장 신비로운 성질이 ‘관측시 붕괴’”라며 “관측 이전엔 두 상태가 공존하지만, 관측하는 순간 단 하나로 수렴된다”고 말했다. 이를 실험적으로 구현하려면 입자의 크기를 원자 수준으로 줄이고, 온도를 절대 영도(–273℃) 부근으로 낮추며, 파동의 위상을 정밀히 일치시켜야 한다. ▒ 불확실성을 동력으로 바꾼 기술혁명양자역학의 불확실성과 중첩 원리는 새로운 동력이 되었다. 김 교수는 이를 통신·센싱·컴퓨팅의 세 축으로 설명했다. 먼저 양자 통신은 ‘관측 즉시 상태 붕괴’ 성질을 이용해 도청 불가능한 완전보안 통신을 가능케 한다. 누군가 정보를 엿보려는 순간 신호가 스스로 변형되어 무력화되기 때문이다. 양자 센싱은 원자를 파동으로 간주해 민감도를 극한으로 끌어올린다. 특히 ‘양자 내비게이션(Quantum Navigation)’은 GPS 없이도 원자 간섭계를 활용해 정밀한 위치를 파악하고, 심지어 지하 암반 구조나 수중 환경까지 탐지할 수 있다. 가장 혁신적인 분야는 단연 양자 컴퓨팅이다. 큐비트의 중첩 상태 덕분에 고전 컴퓨터가 순차적으로 수행하는 계산을 병렬적으로 처리할 수 있다. 김 교수는 “양자 컴퓨터는 인류의 지속 가능한 발전을 이끌 결정적 전기(轉機)”라며 세 가지 응용을 제시했다. 첫째, 쇼어(Shor) 알고리즘을 활용해 현재 모든 공개키 암호의 근간이 되는 대수적 문제를 단시간에 풀 수 있다. “현존 암호 체계를 무력화하려면 약 천만 개의 논리 큐비트가 필요하다”고 그는 전망했다. 둘째, 카페인 분자(20여 개 원자)의 화학 반응 시뮬레이션처럼 고전적 연산으로는 불가능한 계산을 수행해 신약 및 신소재 개발에 혁신을 일으킨다. 셋째, 출장지 20곳을 도는 최적 경로 계산처럼 복잡한 최적화 문제를 효율적으로 해결할 수 있다. ▒ 상용화의 난관과 인류의 미래양자 기술은 더 이상 이론이 아닌, 장치로 구현되는 실용 기술의 단계에 들어섰다. 현재 전 세계 양자컴퓨터 경쟁은 초전도체 방식(Google, IBM Q), 이온 포획 방식(IONQ), 중성 원자 방식(QuEra) 세 계열로 전개되고 있다. 가장 큰 난관은 ‘확장성과 오류 제어’다. 초전도체 큐비트의 결맞음 시간은 100만 분의 1초에 불과하다. 김 교수는 “양자 상태를 붕괴시키지 않고 오류를 보정하는 양자 오류정정(Quantum Error Correction) 기술이 상용화의 관건”이라고 강조했다. 나아가 김 교수는 인류가 직면한 거대 난제를 해결할 기술로 전망했다. 양자 컴퓨팅의 강력한 연산 능력은 복잡한 기후 변화 모델을 정밀하게 분석하고, 질소 고정 등 화학 반응을 시뮬레이션하여 식량 위기 해결에 기여할 효율적인 비료 개발을 앞당길 수 있다고 밝히며, 양자 기술이 유엔(UN)의 지속가능발전목표(SDGs)를 달성하고 인류의 지속 가능한 발전을 이끄는 핵심 동력이 될 것으로 기대했다. ▒ 100주년의 노벨상, ‘양자 공학’을 공인올해 노벨상을 수상한 존 클라크, 미셸 드보레, 존 마티니스는 초전도체 회로와 같은 ‘거시적 시스템’에서도 양자 터널링과 에너지 양자화가 일어남을 실험으로 증명했다. 양자역학이 지난 100년 동안 세상의 본질을 새로 규정했다면, 인공지능은 그 위에 지성의 구조를 새로 쓰고 있다. 하나는 ‘존재를 이해하는 이론’으로서, 또 하나는 ‘이해를 구현하는 기술’로서, 두 거대한 흐름은 이제 서로를 향해 수렴하고 있다.

울산과학기술원(UNIST) 인공지능대학원 주경돈 교수팀은 르네상스 최대 발명품으로 불리는 ‘소실점’을 활용해 카메라 기반 자율주행차가 주변 환경을 더 정확하게 인식할 수 있는 기술을 개발했다고 15일 밝혔다. 이 연구 결과는 오는 19일부터 25일까지 중국 항저우에서 열리는 지능형 로봇 분야 국제 학술대회 ‘IROS 2025’에서 발표된다. 자율주행차와 로봇에 장착된 인공지능(AI)은 카메라나 레이저 시각 탐지 기술인 라이다로 주변을 인식한다. 카메라는 라이다보다 저렴하고 가벼우며 색과 형태 등 다양한 정보를 제공하지만 3차원 공간을 2차원 이미지로 표현해 거리에 따른 왜곡이 크다. 가까운 물체는 더 크게, 멀리 떨어진 물체는 더 작게 인식하면서 멀리 있는 사물을 놓치거나 가까운 사물만 강조되는 오류가 발생하는 것이다. 이에 연구팀은 AI가 소실점을 기준으로 정보를 재구성하도록 설계해 이런 문제를 해결했다. 소실점은 르네상스 시대부터 사용된 원근감 부여 기법이다. 차선이나 철로, 길 양쪽으로 나무가 늘어선 거리처럼 실제로는 평행하지만 멀리서 맞닿는 것처럼 보이는 소실점은 평면에 깊이감을 더해 준다. ‘VPOcc’라고 이름 붙여진 소실점 활용 AI 모델은 소실점을 기준으로 영상을 보정해 원근 왜곡을 줄이는 모듈, 거리에 따라 균형 잡힌 정보를 추출하는 모듈, 원본과 보정 영상을 합쳐 보완하는 모듈 등 세 개의 모듈로 구성돼 있다. 실제 실험을 통해 VPOcc는 공간 이해 능력과 복원 능력 모두 기존 모델을 뛰어넘고 도로 환경도 정확하게 인식하는 것이 확인됐다.

“AI 오류 잡으면 인센티브 도입 등 반크와 협업 추진” 지시 김동연 경기도지사와 사이버 외교사절단 반크가 경기도와 관련된 잘못된 정보를 찾아 바로잡는 ‘글로벌 AI 대사’를 양성하는 등 새로운 공공 협력 방안에 대해 의견을 나눴다. 김 지사는 13일 경기도청에서 박기태 사이버 외교사절단 반크(VANK. Voluntary Agency Network of Korea) 단장과 연구원 등 10명과 함께 ‘생성형 AI 속 경기도 자료 오류 대응 간담회’를 열고 이 같은 방안을 논의했다. 간담회에서는 AI 기술이 생성한 경기도 관련 오류 사례로, 현 강원도 춘천시 남이섬을 경기도 가평군 남이섬이라고 답변하거나 경기도의 광교 청사 이전 연도를 2016년, 2023년 등 제각각으로 안내하는 경우 등이 소개됐다. 또 기후행동 기후소득이나 버스 환승제도, 청년정책 등 경기도 정책에 대한 서술 오류, 경기도 문화유산의 이미지를 변형하거나 역사적 맥락이 축소되는 사례도 다수 확인돼 시정이 필요한 것으로 나타났다. 반크는 ▲경기도 공식 누리소통망(SNS), 누리집, 앱을 통한 AI 오류 신고 캠페인 전개 ▲AI 오류 신고보상시스템 도입 ▲도내 대학·연구기관의 AI 관련 학과 및 민간기업과 협력 모델 구축 ▲경기도형 AI검증 플랫폼 및 AI 오류 아카이브 구축 등을 내놨다. 특히 생성형 AI 오류를 모니터링하는 ‘글로벌 AI대사’ 양성사업을 제안하며, 청소년·청년 중심의 민간 참여 프로그램 확대도 함께 제의했다. 김 지사는 “반크가 도에서 같이 할 수 있는 좋은 제안을 많이 해주었는데 함께 했으면 좋겠다. AI 오류는 경기도청이나 공공기관이 아니라 일반 도민들이 찾으면 인센티브를 주는 방식도 고려해 봤으면 한다”며 “오늘 회의를 계기로 실·국별로 구체적으로 할 수 있는 것들을 만들어서 협력하도록 해달라”고 말했다. 박기태 반크 단장은 “우리나라 외교관이 2천 명밖에 안 된다. 경기도가 최초로 경기도민들을 글로벌 AI대사로 양성해 전 세계에 잘못 퍼진 AI 관련 오류를 발견하고 시정했으면 한다”라고 밝혔다. 경기도는 생성형 AI 시대의 정보 신뢰도 확보와 윤리적 활용 기반 마련을 위해 반크와 협력하는 방안을 검토할 방침이다. 특히 도민이 직접 참여하는 데이터 클라우드소싱 기반의 오류 탐지 시스템과 경기도형 생성형 AI 플랫폼 구축을 통해 행정 혁신도 추진한다는 계획이다. 한편, 경기도와 반크는 그동안 ‘독도의 날’ 간담회(2021년), ‘청소년·청년 기후대사’ 양성 협약(2024년) 등 협력을 이어왔다.

스마트 건설 기술과 인공지능(AI)의 발전은 건축물 품질 관리 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있다. AI는 기존의 ‘시공 후 점검’ 방식에서 벗어나 ‘문제 발생 전’을 예측하고 예방하는 방식으로 건설 현장의 효율성과 신뢰도를 높이고 있다. AI, ‘문제 생기기 전’을 본다: 선제적 품질관리의 시작전통적인 건설 현장의 품질관리는 시공이 완료된 후 대조표를 기반으로 사람이 직접 육안 확인을 통해 문제를 발견하고 재시공 또는 보수하는 방식이었다. 이러한 방식은 공정마다 막내부터 대리급 직원들이 발로 뛰며 검측 요청서를 작성하고 감리 승인을 받는 등 많은 시간과 인력을 필요로했다. 그러나 이 방식의 가장 큰 문제점은 이미 문제가 발생한 뒤에야 뭔가를 발견할 수 있다는 점이다. 다음 공정으로 넘어가기 전 잘못된 시공이 발견되면 수정에 시간이 소요되고 재시공 비용이 발생하는 등 큰 손해를 보게 된다. 바로 이 지점에서 AI 기반 품질관리 기술이 핵심적인 역할을 하기 시작한다. 한국토지주택공사(LH)는 건설정보모델링(BIM) 적용을 확대해 철근 배근 과정의 문제점을 쉽게 발견할 수 있도록 건설 현장 정보를 디지털화하고 있다. 설계 데이터가 입력된 모바일 기기로 철근이 배근(철근을 설계에 맞게 배열)된 곳을 촬영하면 설계상 배근 내역이 화면에 표시돼 시공 상태를 즉시 확인할 수 있다. 이는 과거 종이 도면을 일일이 비교하며 확인해야 했던 방식보다 진일보했다. 현장 담당자의 숙련도에 따른 품질관리 수준 편차를 줄이고 업무 효율성을 크게 개선했다. 현대건설은 자체 개발한 ‘폐쇄회로(CC)TV 영상 분석 시스템’을 일부 현장에 시범 적용해 공사 현장에서 수집한 영상 데이터를 건설업 맞춤형으로 학습한 AI가 분석하도록 하고 있다. 스마트건설연구실 주도하에 스팟(로봇개), 무인 드론, 스마트 글래스, 보디캠 등 다양한 장비를 활용한 현장 관리를 통해 부실시공과 안전사고를 선제적으로 차단하려고 시도하고 있다. 현대건설은 이를 점차 전 현장으로 확대 적용할 예정이다. 이러한 기술이 확대 적용되면 크게 세 가지 AI 분석 예측 모델이 건설 현장에 자리잡을 것으로 예상된다. -영상 분석 AI: 철근 배근, 단열재 시공 상태를 사진이나 영상으로 실시간 분석해 기준에 부합하지 않으면 즉시 경고 또는 알림을 보낸다. -패턴 예측 AI: 동영상으로 촬영된 데이터를 비교·분석해 과거 수천 개 현장의 시공 및 하자 데이터를 학습한 AI가 특정 공정이나 자재 조합에서 하자 발생 가능성을 예측한다. -음향·온도·시각 자료 분석 AI: 미리 심어놓은 센서를 통해 콘크리트 타설 뒤 강도를 측정하거나 자재의 탈락 가능성 등을 음향, 온도, 시각 데이터를 통해 탐지한다. 실제로 몇몇 스타트업 기업에서 콘크리트 타설 시 온도 센서를 매립해 양생 과정에서 구조체 내부 온도를 측정하고 과거 축적된 온도 데이터와 계산식을 통해 압축강도를 예측하는 시도를 하고 있다. 이는 굳이 콘크리트 공시체로 시험을 하지 않고도 거푸집 탈형 시기를 적절히 예측해 공사 기간을 단축하려는 노력의 일환이다. 이러한 기술들은 사람이 인지하기 어려운 미세한 오류와 위험을 조기에 감지할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 기술이 현장을 바꾸는 방식: 사람과 기술의 조화스마트 기술이 개발되고 빅데이터를 활용한 AI 기술이 현장 업무를 대체해 품질 사고를 예방할 수 있다고 해도 기술이 제 역할을 하려면 현장이 이를 신뢰하고 꾸준히 활용해야 한다. 기술 부서에서 아무리 훌륭한 시스템을 만들어도 현장에서 외면받는다면, 그것은 기술 자체의 문제가 아니라 ‘현장의 준비’ 문제일 수 있다. 대개 사람들은 새로운 것을 시도하기를 꺼리며 과거에 해왔던 방식대로 관리하려는 습성이 있기 때문이다. 결국 기술보다 중요한 것은 습관과 사고방식의 변화다. 사용자가 AI 기반 품질관리 기술이 ‘왜 필요한지’ 명확히 이해하지 못한다면 아무리 첨단 기술이라도 무용지물이 될 수 있다. 따라서 기술 도입과 함께 지속적인 현장 교육, 실제 사용 유도, 그리고 피드백 루프 설계가 필수적으로 이뤄져야 한다. AI는 건설 품질관리의 새로운 도구일 뿐, 그 도구를 어떻게 활용하느냐는 전적으로 사람에게 달려 있다. 기술은 하자를 ‘줄이는’ 도구이자, ‘예방 중심’의 새로운 건설 문화를 만드는 강력한 촉매제다. 그러므로 지속적인 교육과 반복적인 활용, 문화적 내재화를 통해서만 하자가 없는 건축물, 스마트한 시공, 고객에게 신뢰받는 건설사를 만들어갈 수 있을 것이다.

스마트 건설 기술과 인공지능(AI)의 발전은 건축물 품질 관리 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있다. AI는 기존의 ‘시공 후 점검’ 방식에서 벗어나 ‘문제 발생 전’을 예측하고 예방하는 방식으로 건설 현장의 효율성과 신뢰도를 높이고 있다. AI, ‘문제 생기기 전’을 본다: 선제적 품질관리의 시작전통적인 건설 현장의 품질관리는 시공이 완료된 후 대조표를 기반으로 사람이 직접 육안 확인을 통해 문제를 발견하고 재시공 또는 보수하는 방식이었다. 이러한 방식은 공정마다 막내부터 대리급 직원들이 발로 뛰며 검측 요청서를 작성하고 감리 승인을 받는 등 많은 시간과 인력을 필요로했다. 그러나 이 방식의 가장 큰 문제점은 이미 문제가 발생한 뒤에야 뭔가를 발견할 수 있다는 점이다. 다음 공정으로 넘어가기 전 잘못된 시공이 발견되면 수정에 시간이 소요되고 재시공 비용이 발생하는 등 큰 손해를 보게 된다. 바로 이 지점에서 AI 기반 품질관리 기술이 핵심적인 역할을 하기 시작한다. 한국토지주택공사(LH)는 건설정보모델링(BIM) 적용을 확대해 철근 배근 과정의 문제점을 쉽게 발견할 수 있도록 건설 현장 정보를 디지털화하고 있다. 설계 데이터가 입력된 모바일 기기로 철근이 배근(철근을 설계에 맞게 배열)된 곳을 촬영하면 설계상 배근 내역이 화면에 표시돼 시공 상태를 즉시 확인할 수 있다. 이는 과거 종이 도면을 일일이 비교하며 확인해야 했던 방식보다 진일보했다. 현장 담당자의 숙련도에 따른 품질관리 수준 편차를 줄이고 업무 효율성을 크게 개선했다. 현대건설은 자체 개발한 ‘폐쇄회로(CC)TV 영상 분석 시스템’을 일부 현장에 시범 적용해 공사 현장에서 수집한 영상 데이터를 건설업 맞춤형으로 학습한 AI가 분석하도록 하고 있다. 스마트건설연구실 주도하에 스팟(로봇개), 무인 드론, 스마트 글래스, 보디캠 등 다양한 장비를 활용한 현장 관리를 통해 부실시공과 안전사고를 선제적으로 차단하려고 시도하고 있다. 현대건설은 이를 점차 전 현장으로 확대 적용할 예정이다. 이러한 기술이 확대 적용되면 크게 세 가지 AI 분석 예측 모델이 건설 현장에 자리잡을 것으로 예상된다. -영상 분석 AI: 철근 배근, 단열재 시공 상태를 사진이나 영상으로 실시간 분석해 기준에 부합하지 않으면 즉시 경고 또는 알림을 보낸다. -패턴 예측 AI: 동영상으로 촬영된 데이터를 비교·분석해 과거 수천 개 현장의 시공 및 하자 데이터를 학습한 AI가 특정 공정이나 자재 조합에서 하자 발생 가능성을 예측한다. -음향·온도·시각 자료 분석 AI: 미리 심어놓은 센서를 통해 콘크리트 타설 뒤 강도를 측정하거나 자재의 탈락 가능성 등을 음향, 온도, 시각 데이터를 통해 탐지한다. 실제로 몇몇 스타트업 기업에서 콘크리트 타설 시 온도 센서를 매립해 양생 과정에서 구조체 내부 온도를 측정하고 과거 축적된 온도 데이터와 계산식을 통해 압축강도를 예측하는 시도를 하고 있다. 이는 굳이 콘크리트 공시체로 시험을 하지 않고도 거푸집 탈형 시기를 적절히 예측해 공사 기간을 단축하려는 노력의 일환이다. 이러한 기술들은 사람이 인지하기 어려운 미세한 오류와 위험을 조기에 감지할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 기술이 현장을 바꾸는 방식: 사람과 기술의 조화스마트 기술이 개발되고 빅데이터를 활용한 AI 기술이 현장 업무를 대체해 품질 사고를 예방할 수 있다고 해도 기술이 제 역할을 하려면 현장이 이를 신뢰하고 꾸준히 활용해야 한다. 기술 부서에서 아무리 훌륭한 시스템을 만들어도 현장에서 외면받는다면, 그것은 기술 자체의 문제가 아니라 ‘현장의 준비’ 문제일 수 있다. 대개 사람들은 새로운 것을 시도하기를 꺼리며 과거에 해왔던 방식대로 관리하려는 습성이 있기 때문이다. 결국 기술보다 중요한 것은 습관과 사고방식의 변화다. 사용자가 AI 기반 품질관리 기술이 ‘왜 필요한지’ 명확히 이해하지 못한다면 아무리 첨단 기술이라도 무용지물이 될 수 있다. 따라서 기술 도입과 함께 지속적인 현장 교육, 실제 사용 유도, 그리고 피드백 루프 설계가 필수적으로 이뤄져야 한다. AI는 건설 품질관리의 새로운 도구일 뿐, 그 도구를 어떻게 활용하느냐는 전적으로 사람에게 달려 있다. 기술은 하자를 ‘줄이는’ 도구이자, ‘예방 중심’의 새로운 건설 문화를 만드는 강력한 촉매제다. 그러므로 지속적인 교육과 반복적인 활용, 문화적 내재화를 통해서만 하자가 없는 건축물, 스마트한 시공, 고객에게 신뢰받는 건설사를 만들어갈 수 있을 것이다.

미국이 중동 지역에서 스텔스 미사일을 실제 작전에 사용한 정황이 포착됐다. 대상은 이란이거나 이란이 지원하는 무장세력일 수도 있다는 분석이 나온다. 이 무기는 AGM-158C 엘라즘(LRASM)이라는 이름의 장거리 대함 미사일로 사실이라면 실전 사용은 이번이 처음이다. ■ 미 국방부 “작전 중 쓴 탄약 보충 위한 예산 요청” 미국 군사 전문 매체 ‘워존’은 15일(현지시간) 미 국방부가 의회에 제출한 예산 관련 문서를 인용해 “중동 작전 중 사용한 엘라즘(LRASM) 탄약을 보충하기 위한 예산이 필요하다”고 보도했다. 문서에 따르면 미국은 이스라엘 상황에 대응하는 작전을 진행하며 이 미사일을 사용했고 보충하기 위해 긴급 예산을 재배정했다. 예산은 총 7억8000만 달러(약 1조 858억원) 규모로 공대공 미사일·정밀유도폭탄·함포 탄약 등도 포함됐다. ■ 미군 “무기 운용 내용은 보안상 공개 어려워” LRASM은 스텔스 기능을 갖춘 미사일로 적의 함정이나 해안 기지를 멀리서 정밀 타격할 수 있다. 현재는 미 해군의 F/A-18 슈퍼호넷 전투기와 공군의 B-1B 폭격기에서 사용이 가능하며, F-35나 F-15 전투기에서도 운용할 수 있도록 준비 중이다. 미 국방부는 이 미사일이 실제로 어디에 사용됐는지 “작전 보안상 밝힐 수 없다”고만 설명했다. ■ 표적은 후티 정황…지상 시설 공격 가능성도미국은 이스라엘과 적대하는 세력에 대응하기 위해 지난해부터 홍해 인근에서 여러 작전을 펼쳐 왔다. 특히 예멘 내 친이란 반군 후티는 미국과 이스라엘을 겨냥해 선박과 항공기를 공격해 왔으며 미국은 이를 방어하고 응징하는 군사 작전을 반복해왔다. 당시 후티의 방공 능력이 강화되면서 미군은 탐지에 잘 걸리지 않는 스텔스 전투기와 멀리서도 타격이 가능한 정밀무기를 투입했다고 알려졌다. 이런 무기 조합은 적진 깊숙이 들어가지 않고도 효과적인 타격을 할 수 있어 피해를 줄이고 작전을 신속히 마무리하는 데 유리하다. ■ 명시된 미사일은 ‘C-3형’…운용 시점엔 의문 문서에는 아직 실전에 배치되지 않은 최신형 엘라즘(LRASM) C-3 미사일이 언급돼 눈길을 끌었다. 이 미사일은 기존 모델보다 사거리가 2배 가까이 길고 육상 표적까지 정밀하게 공격할 수 있다고 알려졌지만, 실제로 배치됐는지는 아직 확인되지 않았다. 일각에서는 단순한 표기 오류일 가능성도 제기한다. 실전에서는 기존 C-1형이 쓰였지만 예산 보충 항목에 최신형이 들어갔을 수 있다는 것이다. ■ 한국 F-35 운용과 연계 가능성엔 제한한편 한국도 F-35A 전투기를 운용 중인 만큼 이번 미사일 실전 운용에 관한 관심이 높아지고 있다. 일각에서는 장거리 정밀 타격 능력을 갖춘 엘라즘(LRASM)과 같은 무기체계가 향후 한국군의 전략적 선택지로 논의될 수 있다는 관측도 나온다. 다만 현재 이 미사일은 F-35B와 C형을 중심으로 통합이 진행 중이며 한국이 운용 중인 A형에서는 아직 실전 운용이 불가능한 상태다. A형과의 통합 계획은 검토되고 있으나 구체적인 일정은 확인되지 않고 있다.

미국이 중동 지역에서 스텔스 미사일을 실제 작전에 사용한 정황이 포착됐다. 대상은 이란이거나 이란이 지원하는 무장세력일 수도 있다는 분석이 나온다. 이 무기는 AGM-158C 엘라즘(LRASM)이라는 이름의 장거리 대함 미사일로 사실이라면 실전 사용은 이번이 처음이다. ■ 미 국방부 “작전 중 쓴 탄약 보충 위한 예산 요청” 미국 군사 전문 매체 ‘워존’은 15일(현지시간) 미 국방부가 의회에 제출한 예산 관련 문서를 인용해 “중동 작전 중 사용한 엘라즘(LRASM) 탄약을 보충하기 위한 예산이 필요하다”고 보도했다. 문서에 따르면 미국은 이스라엘 상황에 대응하는 작전을 진행하며 이 미사일을 사용했고 보충하기 위해 긴급 예산을 재배정했다. 예산은 총 7억8000만 달러(약 1조 858억원) 규모로 공대공 미사일·정밀유도폭탄·함포 탄약 등도 포함됐다. ■ 미군 “무기 운용 내용은 보안상 공개 어려워” LRASM은 스텔스 기능을 갖춘 미사일로 적의 함정이나 해안 기지를 멀리서 정밀 타격할 수 있다. 현재는 미 해군의 F/A-18 슈퍼호넷 전투기와 공군의 B-1B 폭격기에서 사용이 가능하며, F-35나 F-15 전투기에서도 운용할 수 있도록 준비 중이다. 미 국방부는 이 미사일이 실제로 어디에 사용됐는지 “작전 보안상 밝힐 수 없다”고만 설명했다. ■ 표적은 후티 정황…지상 시설 공격 가능성도미국은 이스라엘과 적대하는 세력에 대응하기 위해 지난해부터 홍해 인근에서 여러 작전을 펼쳐 왔다. 특히 예멘 내 친이란 반군 후티는 미국과 이스라엘을 겨냥해 선박과 항공기를 공격해 왔으며 미국은 이를 방어하고 응징하는 군사 작전을 반복해왔다. 당시 후티의 방공 능력이 강화되면서 미군은 탐지에 잘 걸리지 않는 스텔스 전투기와 멀리서도 타격이 가능한 정밀무기를 투입했다고 알려졌다. 이런 무기 조합은 적진 깊숙이 들어가지 않고도 효과적인 타격을 할 수 있어 피해를 줄이고 작전을 신속히 마무리하는 데 유리하다. ■ 명시된 미사일은 ‘C-3형’…운용 시점엔 의문 문서에는 아직 실전에 배치되지 않은 최신형 엘라즘(LRASM) C-3 미사일이 언급돼 눈길을 끌었다. 이 미사일은 기존 모델보다 사거리가 2배 가까이 길고 육상 표적까지 정밀하게 공격할 수 있다고 알려졌지만, 실제로 배치됐는지는 아직 확인되지 않았다. 일각에서는 단순한 표기 오류일 가능성도 제기한다. 실전에서는 기존 C-1형이 쓰였지만 예산 보충 항목에 최신형이 들어갔을 수 있다는 것이다. ■ 한국 F-35 운용과 연계 가능성엔 제한한편 한국도 F-35A 전투기를 운용 중인 만큼 이번 미사일 실전 운용에 관한 관심이 높아지고 있다. 일각에서는 장거리 정밀 타격 능력을 갖춘 엘라즘(LRASM)과 같은 무기체계가 향후 한국군의 전략적 선택지로 논의될 수 있다는 관측도 나온다. 다만 현재 이 미사일은 F-35B와 C형을 중심으로 통합이 진행 중이며 한국이 운용 중인 A형에서는 아직 실전 운용이 불가능한 상태다. A형과의 통합 계획은 검토되고 있으나 구체적인 일정은 확인되지 않고 있다.

전석훈 경기도의원(더불어민주당, 성남 3)은 17일, AI국 결산 심사에서 현재 경기도가 운영 중인 ‘데이터를 활용한 고독사 예방 시스템’의 실효성에 대해 문제를 제기하며, 시스템의 전면적인 재검토와 고도화를 촉구했다. 전석훈 의원은 이 자리에서 2023년부터 운영된 해당 시스템의 현황을 먼저 점검했다. AI국 보고에 따르면, 서비스 이용자는 2023년 1개 시군 500명에서 2024년 말 기준 4개 시군 929명으로 소폭 증가했으며, 2025년에는 8개 시군 1,300명 확대를 목표로 하고 있다. 전석훈 의원은 “AI 고독사 예방 시스템이 전력이나 수도 사용량 같은 생활 데이터를 기반으로 하는데, 실제 데이터 변동 값이 크지 않아 고독사 위험 여부를 판단하기에 부적합한 것으로 보인다”라고 지적했다. 이에 AI국장 역시 “외출이나 병원 방문 시 전력·수도 사용량이 감소하는 것을 위험 신호로 잘못 탐지하는 오류가 보고되었고, 이로 인한 이용자들의 불편함이 있었다”라고 인정하며, 이를 보완하기 위해 IoT 센서 등을 추가 설치하고 있다고 밝혔다. 나아가 전석훈 의원은 “곧 다가올 초고령사회에 대응하기에는 현재 시스템의 가입자 수나 정확도로는 한계가 명확하다”라고 강조하며, 보다 근본적인 해결책 마련을 주문했다. 그는 “단순히 기기를 보완하는 차원을 넘어, 시스템 자체를 재구조화하거나 더 고도화된 예측·출동 시스템으로 나아가야 할 때”라고 정책 방향을 제시했다. 전석훈 의원은 “현재의 AI 고독사 예방 시스템은 탐지 오류와 저조한 참여율로 인해 실효성에 의문이 제기되는 상황”이라며, “초고령사회라는 거대한 위협 앞에서 보여주기식 정책이 아닌, 실질적으로 도민의 생명을 지킬 수 있는 고도화된 시스템으로의 전면적인 재구조화가 시급하다”라고 시스템 개선의 필요성을 역설했다. 전석훈 의원은 이번 지적을 계기로 경기도가 복지 사각지대에 놓인 도민의 생명과 안전을 지키는 정책을 최우선으로 추진해야 함을 강조했다.